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原文传递基于动态监控数据的危货驾驶员个性特质与驾驶行为及事故风险研究

论文题名：	基于动态监控数据的危货驾驶员个性特质与驾驶行为及事故风险研究
关键词：	驾驶员;个性特质;驾驶行为;事故预测;危险货物运输;结构方程模型
摘要：	随着中国能源化工行业的快速发展，对危险货物运输的需求也在日益增加，95%以上的危险货物运输为异地运输。由于危险货物具有爆炸、腐蚀、易燃、有毒等特性，如果在运输过程中发生事故，则会严重地影响人员的生命安全、造成财产损失和社会安全问题。在交通系统四要素“人、车、路、环境”中，人的因素是系统的核心，人的因素也是交通事故的主要致因。因此，本文以危货运输驾驶员的个性特质及其实际驾驶行为为研究对象，设计并修订了符合危货运输驾驶员职业特性的危货驾驶员个性特质量表，采集危货运输车辆动态监控平台的实际驾驶行为预警数据，对危货运输驾驶员的个性特质与驾驶行为的潜在因子结构和影响模式进行探究，构建了危货运输驾驶员事故风险预测模型。论文的主要研究成果总结如下：　　（1）设计并修订符合中国危货运输驾驶员职业特性的个性特质量表，实地采集了453份有效样本数据，利用样本数据对危货运输驾驶员的驾驶愤怒构面和驾驶技能构面进行探索性因子分析。因子结果表明：驾驶愤怒量表可由装卸运输环境、违规行为、缓慢驾驶、无礼行为和交通阻碍5个因子组成，驾驶技能量表可由操作技能和安全动机2个因子组成。本文利用单因素方差分析，评价了驾驶员的基本信息变量在驾驶愤怒和驾驶技能上的差异性水平，结果表明年龄、学历、事故数以及入行年限在驾驶愤怒因子和驾驶技能因子上存在显著的差异性。　　（2）从危货运输车辆动态监控平台选取了10项涉及驾驶行为特征的预警参数，通过因子分析进行降维，提取了分心驾驶、侵略驾驶、鲁莽驾驶和疲劳驾驶等4个危险驾驶行为因子。本文以4个危险驾驶行为的因子得分为基础，利用K-means聚类分析将危货运输驾驶员划分为了主动型驾驶员、被动型驾驶员和约束型驾驶员3类风险驾驶群体。　　（3）为探究危货运输驾驶员的个性特质与其实际危险驾驶行为间的潜在关系，基于问卷调查数据和动态监控平台数据，经相关性分析初步判断了因子间的关系，构建了危货运输驾驶员危险驾驶行为初始理论结构方程模型。通过对模型的修正，最终得到了包含12条路径的危货运输驾驶员危险驾驶行为结构方程模型。基于已划分出的3类风险驾驶员群体数据，利用多群组分析法，分别构建了这三类群体的驾驶行为结构方程模型，研究发现尽管是同一个因子，在不同群体中的影响方向也可能存在不同。　　（4）以驾驶愤怒、驾驶技能、人格特质等个性特质因子、危险驾驶行为因子以及驾驶员自身基本信息等相关变量为自变量，以危货运输驾驶员三年内是否发生过交通事故为因变量，构建适用于危货运输驾驶员事故风险预测的二元logistic回归模型。确定了学历、安全动机、神经质、侵略驾驶和疲劳驾驶这5个主要影响变量，模型通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和ROC曲线精确度检验，模型准确率为75.86%。因此，该模型可为预防危货运输事故和监管危货运输驾驶员的行为提供理论基础。
作者：	唐奕
专业：	交通运输工程
导师：	沈小燕
授予学位：	硕士
授予学位单位：	长安大学
学位年度：	2022